中心徐胤教授等指导学生获IEEE国际会议BMSB最佳学生论文奖

2025年6月，第20届IEEE宽带多媒体系统与广播国际会议(IEEE E International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting, BMSB)在爱尔兰都柏林召开。

上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）未来媒体网络协同创新中心徐胤教授课题组投稿的论文“Analysis of Local Channel Profile Mismatch Reduction Methods in Geographically Segmented Localcasting Scenarios”（地理分段本地广播场景下降低本地信道文件失配的方法分析）荣获最佳学生论文奖，该工作也推动了塔间通信数据广播标准被国际电联无线标准（ITU-R）采纳。上海交通大学信息与通信工程专业博士研究生鞠灏为论文的第一作者，中心徐胤教授为本论文的通讯作者，何大治教授、张文军教授、李浩洋助理研究员、加拿大西安大略大学吴奕彦教授为共同作者。

研究背景：在过去一年，地理分段本地广播（Geographically Segmented Localcasting, GSL）受到广播业的极大关注。这是由于它在单频网（Single Frequency Network, SFN）环境中实现本地内容插入（Local Content Insertion, LCI），通过层分复用（Layered Division Multiplexing, LDM）技术同时提供本地多媒体内容和数据广播服务。LDM的核心层（Core Layer, CL）提供广域广播，形成大规模的SFN，而增强层（Enhanced layer, EL）实现本地广播服务。由于先进电视系统委员会（Advanced Television Systems Committee, ATSC）3.0标准设计的导频信号用于SFN中的信道估计，并不适合估计本地广播信道，这可能导致增强层中的本地信道文件失配（Local Channel Profile Mismatch, LCPM），显著影响GSL的性能。

单频网下基于层分复用（LDM）的本地节目插入广播及本地信道文件适配模型

研究方法：因此，该课题组对不同条件下LCPM对GSL场景接收的影响进行了建模和分析，分析了LCPM对系统性能的影响，提出了一种基于去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）的LCPM和同信道干扰的降低方法，通过迭代学习的方式对信道进行建模和修正，通过将经过信道均衡后的数据与LDPC译码器的校验结果相结合，逐步校正信道估计。DDPM方法通过接收端算法的修改削弱LCPM造成的影响，成功降低了同信道干扰，实现了LCPM影响下50%以上的性能提升，并且应用成本较低，可与导频设计和定向天线的LCPM降低方法结合使用。因此，基于DDPM的LCPM降低方法可有效支持GSL及类似场景的应用推广。

基于去噪扩散概率模型DDPM的LCPM同信道干扰的降低方法